@PhDThesis{Nogueira:2018:AnVaAg,
author = "Nogueira, Sulimar Munira Caparoci",
title = "An{\'a}lise de vari{\'a}veis agrometeorol{\'o}gicas e
espectrais no aprimoramento de modelos de estimativa da
produtividade da cultura do caf{\'e}",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2018",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2018-11-26",
keywords = "dados de sensoriamento remoto, modelagem de culturas,
{\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o, remote sensing data,
crop modeling, vegetation indices.",
abstract = "O presente trabalho teve como objetivo parametrizar modelos
agrometeorol{\'o}gicosespectrais de estimativas de produtividade
para a cultura do caf{\'e}. Foram utilizados: {\'{\I}}ndice de
{\'A}rea Foliar (IAF) estimado a partir de {\'{\i}}ndices de
vegeta{\c{c}}{\~a}o obtidos de sensoriamento remoto; dados de
precipita{\c{c}}{\~a}o do modelo ETA/CPTEC, CHIRPS e TRMM; mapa
de solo; mapa altim{\'e}trico (TOPODATA); e dados
espec{\'{\i}}ficos da cultura. Primeiramente, a metodologia foi
aplicada no {\^a}mbito de propriedade utilizando dados da fazenda
da Conquista (Alfena-MG). Al{\'e}m desta propriedade o modelo foi
tamb{\'e}m testado nos {\^a}mbitos de munic{\'{\i}}pios e de
mesorregi{\~o}es. No n{\'{\i}}vel de fazenda, utilizando IAF
estimado a partir de dados do sensor MODIS e o modelo baseado em
Doorenbos e Kassam (1979), as diferen{\c{c}}as relativas entre as
produtividades modeladas e as produtividades de campo foram de
-0,1%, 1,1%, -2,8%, -3,7% e 5% para os anos-safra 2010/11,
2011/12, 2012/13, 2013/14 e 2014/15, respectivamente. Com a
utiliza{\c{c}}{\~a}o do modelo agrometeorol{\'o}gico-espectral
baseado em Picini (1998), as diferen{\c{c}}as relativas entre os
dados modelados e de campo no per{\'{\i}}odo de 2011/12,
2012/13, 2013/14 e 2014/15, as diferen{\c{c}}as foram de 5,3%,
-2,4%, -5,8% e 0,0%, respectivamente. Ao n{\'{\i}}vel de
mesorregi{\~a}o o modelo baseado em Doorenbos e Kassam (1979) as
diferen{\c{c}}as relativas entre a produtividade modelada e o
IBGE foram de 18,1%; -12%; -7,4%, 10,3% e -5,3, respectivamente.
Na aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo na microrregi{\~a}o, as
diferen{\c{c}}as relativas entre a produtividade modelada e a
fornecida pelo IBGE variaram entre -15% e 10%. Na an{\'a}lise da
produtividade nos munic{\'{\i}}pios pertencentes {\`a}
microrregi{\~a}o de Alfenas, observou-se que as diferen{\c{c}}as
relativas variaram entre 1,2% a 55,3%, maiores do que aquelas
encontradas nas escalas regionais. Foi poss{\'{\i}}vel estimar a
produtividade tanto em n{\'{\i}}vel de fazenda quanto em escala
regional e os resultados refor{\c{c}}am a ideia de que {\'e}
poss{\'{\i}}vel utilizar a modelagem
agrometeorol{\'o}gica-espectral na estimativa de produtividade do
cafeeiro com boa precis{\~a}o. Entretanto h{\'a} a necessidade
de aprimoramento do m{\'e}todo proposto em escala municipal.
ABSTRACT: The objective of this work was to parameterize the
agrometeorological-spectral models of productivity for coffee
crops. We used the leaf area index (LAI), which was estimated from
vegetation indices obtained through remote sensing; data from the
ETA, CHIRPS and TRMM precipitation data; soil map; elevation map
(TOPODATA); and crop-specific data. The methodology was applied at
the farm level, at the Conquista coffee plantation (Alfenas, Minas
Gerais). Besides this farm, the model was also tested at the
municipal and mesoregional levels. At the plantation level, using
LAI estimated from MODIS sensor data and the model based on
Doorenbos and Kassam (1979), the relative differences between the
modeled yield and the field productivity were -0.1%, 1.1%, -2.8%,
-3.7% and 5% for the crop years 2010/11, 2011/12, 2012/13, 2013/14
and 2014/15, respectively. Using the agrometeorological-spectral
model based on Picini (1998), the relative differences between the
modeled data and the field data for the crop years 2011/12,
2012/13, 2013/14 and 2014/15 were 5.3%, -2.4%, -5.8% and 0.0%,
respectively. At the mesoregional level, using the model based on
Doorenbos and Kassam (1979), the relative differences between the
modeled productivity and the IBGE data were 18.1%, -12%, -7.4%,
10.3% and -5.3, respectively. Applying the model at the
mesoregional level, the relative differences between the modeled
productivity and the data available from IBGE varied between -15%
and 10%. The analysis of productivity in the municipalities within
the microregion of Alfenas showed that the relative differences
varied between 1.2% and 55.3%, greater than those found at the
regional scales. The obtained results are satisfactory at the farm
as well as the regional scales and they support the idea that it
is possible to use agrometeorological-spectral modeling to
estimate the productivity of coffee crops with good precision.
However there is still room for improvement of the proposed method
at the municipal level.",
committee = "Sanches, Ieda Del'Arco (presidente) and Moreira, Maur{\'{\i}}cio
Alves (orientador) and Volpato, Margarete Marin Lordelo
(orientador) and Ponzoni, Fl{\'a}vio Jorge and Gon{\c{c}}alves,
Renata Ribeiro do Valle and Alves, Marcelo de Carvalho",
englishtitle = "Analysis of agrometeorological and spectrum variables for
improving coffee crop productivity modelling estimate",
language = "pt",
pages = "140",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3S6SJKS",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3S6SJKS",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "24 abr. 2024"
}